Тренд, скользящие средние

Вьщеление тренда центрированные скользящие средние [c.184]

А теперь центрированные скользящие средние можно использовать для прогнозирования тренда. Значения, если их нанести на график, совпадут по горизонтальной оси с исходными данными. Рассчитайте самостоятельно четырехточечные скользящие средние, а затем центрированные скользящие средние для всех данных таблицы объема продаж, приведенной в предьщущем разделе. [c.192]

Выделение тренда скользящие средние [c.184]

I) Выделите тренд с помощью трехточечных скользящих средних. [c.209]

Приведены методы статистической обработки случайных процессов (построение тренда с помощью скользящего среднего, метод построения автокорреляционных функций, построение периодической и сезонной компонент на основе спектрального анализа) и показано их применение на примере одного из технологических процессов УКМ. [c.154]

Нанесите на график эти значения, а также скользящие средние, чтобы выделить тренд. [c.209]

Из этой вступительной части вы должны уяснить, что увеличение числа точек при вычислении скользящих средних ведет к большему сглаживанию линии тренда. Поэтому можно утверждать, что чем больше точек взято для вычисления скользящих средних, тем линия тренда лучше . Но при этом может возникнуть вопрос а почему не рассчитать средние по 10, 11 или даже 15 точкам Дело в том, что чем больше точек мы берем для вычисления скользящих средних, тем меньше конечных значений мы получаем. Так, сравним два набора скользящих средних, рассчитанных в нашем примере. Мы получили 13 трехточечных скользящих средних и только девять семиточечных скользящих средних. [c.191]

На графике (рис. 6.9) показаны значения объема продаж, а также трехточечные скользящие средние. Последние можно использовать при прогнозировании направленности тренда после 1997 г. Из графика видно, что каждый год показатели объема продаж выказывают достаточную стабильность. А теперь рассмотрим сезонную составляющую в этом ряду значений объема продаж. Колебания в обе стороны относительно линии тренда достаточно постоянны. Таким образом, в данном случае метод сложения, похоже, наиболее приемлем. Сезонную составляющую можно выделить путем вычитания значений скользящих средних из исходных показателей, о чем мы уже говорили ранее. Полученные разности, обычно называемые отклонениями, приведены в таблице на стр. 201. [c.200]

На рис. 6.10 представлен фафик объема продаж и скользящих средних. Линия тренда продолжена, чтобы оценить значения тренда в каждом из периодов 1998 г. [c.202]

В этом примере мы рассмотрим ситуацию, когда при вычислении скользящих средних берется четное число значений. В этом случае для определения тренда временного ряда мы будем пользоваться значениями центрированных скользящих средних. В таблице ниже представлены данные по двухмесячному объему производства среднего предприятия обрабатывающей отрасли промышленности, расположенного в Дублине. (Цифры общего объема производства за каждые два месяца даны в тоннах.) [c.203]

Значения объема производства и центрированные скользящие средние представлены на графике (рис. 6.11). Из графика видно, что центрированные скользящие средние используются при получении оценочных показателей тренда на следующий год (1999). Согласно графику оценочные показатели по тренду в каждом из периодов 1999 г. составляют [c.204]

Другими словами, сезонную составляющую можно рассчитать путем деления тренда и исходного значения временного ряда. В одном из методов при выделении тренда мы берем скользящие средние. То есть если поделить исходные значения на скользящие средние, то мы получим оценочные значения сезонного отклонения. Все это мы покажем на последующих примерах. [c.206]

Выявление циклической составляющей временного ряда может оказаться крайне сложным. И обычно это возможно только тогда, когда имеются данные за продолжительный период времени. Метод сглаживания ряда значений с помощью скользящих средних или экспоненциального сглаживания устраняет сезонные и случайные колебания данных, а оставшиеся значения складываются из тренда и циклических составляющих. Данное пособие не имеет своей целью отдельно рассмотреть вопросы, связанные с циклическими колебаниями. Большинство методов анализа рассматривают тренд и циклические составляющие как единое целое. Однако все же целесообразно проанализировать пример, в котором данные с очевидностью выказывают циклические колебания. [c.210]

Большая часть примеров, приведенных в данной главе, описывают основные методы выработки моделей прогнозирования. Во-первых, в большинстве случаев предполагается, что тренд — линейный. Далее, стандартный метод вьщеления тренда основывается на скользящих средних, хотя мы осветили и другие методы, в том числе экспоненциального сглаживания. Во-вторых, при получении прогнозных данных использовались все имеющиеся значения, тогда как на практике это может быть не лучшим вариантом, особенно в тех случаях, когда собранные данные включают некоторые нетипичные значения. На примерах этого раздела мы рассмотрим некоторые вопросы, связанные с практическим прогнозированием, при этом предполагается, что вы уже достаточно хорошо усвоили основные методы прогнозирования, в частности знаете, как вьщелять тренд и выявлять и вычислять сезонные составляющие. [c.217]

На рис. 6.4 показано, как трехточечные скользящие средние существенно сгладили график. Были сняты многие колебания исходных данных, и полученный набор значений более четко показывает тренд данных. Таким образом, можно делать прогнозы исходя из оценок линии рефессии, составленной по значениям скользящих средних. Однако фехточечные скользящие средние все еще выказывают некоторые колебания. Ряд можно сгладить еще больше, если увеличить число точек при вычислении значений скользящих средних. Так, например, в таблице ниже приведены значения скользящих средних, рассчитанные по 7 точкам на основе тех же самых данных. [c.190]

На рис. 6.6 показаны исходные значения объема продаж, а также экспоненциально сглаженные значения при а = 0.1. Как видно из графика на рис. 6.6, метод экспоненциального сглаживания действительно существенно сглаживает ряд значений. И вполне логично использовать эти значения для оценки тренда в последующие годы. Однако, некоторые сложности возникают при использовании столь малых значений, как 0.1, например. Основной недостаток состоит в том, что между изменениями в исходном ряду значений и соответствующими изменениями в ряду сглаженных значений отмечается лаг (или запаздывание). Так, мы видим, что анализируемые данные демонстрируют восходящий тренд объема продаж. Однако скользящие средние медленно обозначают этот тренд. Обратите внимание, что на фафике (рис. 6.6) все сглаженные значения за последние пять лет находятся под фактическими значениями объема продаж. В целом, чем меньше значение а, тем менее оно чувствительно к изменениям фенда в данном временном ряду. Чтобы решить эту проблему, мы можем взять большее значение а. Рассмофим, например, значение сглаживающей константы, равное а = 0.3. В таблице ниже приведены сглаженные значения, рассчитанные по этой константе. [c.194]

Объем производства выказывает определенную ежегодную закономерность. Таким образом, скользящие средние, рассчитанные за годовой период, позволяют вьшелить тренд. В нашем случае рассчитываются шеститочечные скользящие средние. [c.203]

Тренд можно выделить с помошью трехточечных скользящих средних. При использовании метода умножения сезонную составляющую можно вьщелить путем деления исходных данных на значения тренда. Так, на стр. 207 приведена таблица с данными по арендной плате, где в четвертой колонке даны значения грехточечных скользящих средних. В последней колонке приведены коэффициенты, полученные в результате деления значений арендной платы на скользящие средние. Итак, коэффициенты в последней колонке получены путем деления значений арендной платы на соответствующие скользящие средние. Первое [c.206]

Как и в предьщущем примере, когда мы применяли метод сложения, тренд можно определить фафически по средним скользящим. На фафике (рис. 6.12) показаны данные по стоимости аренды, а также фехточечные скользящие средние, Линия фенда проведена через скользящие средние и продолжена дальше, с тем чтобы получить прогнозные показатели по каждому периоду 1998 г. Согласно фафику, эти показатели на 1998 г. таковы янв.-апр. 203 май—авг. 210 сент.-дек. 217. [c.207]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология